基于脑电信号的睡眠状态监测研究



基于脑电信号的睡眠状态监测研究

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基于脑电信号的睡眠状态监测研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-22页
1.1 本课题的研究背景和意义	第11-12页
1.1.1 研究背景	第11页
1.1.2 研究意义	第11-12页
1.2 脑电信号概述	第12-14页
1.2.1 脑电信号的产生和特点	第12-13页
1.2.2 脑电信号的采集	第13-14页
1.3 研究现状	第14-19页
1.3.1 睡眠与EEG的关系	第14-16页
1.3.2 睡眠纺锤波	第16-19页
1.4 研究方向和重点	第19-20页
1.4.1 睡眠脑电信号的提取	第19页
1.4.2 纺锤波的检测	第19-20页
1.5 论文结构	第20-22页
第二章睡眠脑电信号分析	第22-44页
2.1 脑电信号节律波	第22-23页
2.2 脑电信号分析和实验	第23-31页
2.2.1 时域分析	第24-25页
2.2.2 频域分析	第25-28页
2.2.3 时频分析	第28-31页
2.3 小波理论	第31-36页
2.3.1 小波变换的提出	第31页
2.3.2 小波变换的优势	第31-32页
2.3.3 连续小波变换	第32-33页
2.3.4 常用母小波	第33-36页
2.4 特征提取与选择	第36-39页
2.4.1 母小波选择	第36-37页
2.4.2 小波特征提取	第37页
2.4.3 脑电信号的特征选择	第37-39页
2.5 脑电信号的特征分类	第39-43页
2.5.1 分类误差的来源	第40页
2.5.2 各种分类器的比较	第40-43页
2.5.3 分类器的选择	第43页
2.6 本章小结	第43-44页
第三章睡眠脑电信号的提取	第44-55页
3.1 算法步骤	第44-49页
3.1.1 脑电信号的能量特征提取	第44-47页
3.1.2 基于主成分分析法的特征选择	第47-48页
3.1.3 平滑算法	第48页
3.1.4 SVM分类器的构建	第48-49页
3.2 实验过程	第49-52页
3.2.1 基于TGAM的新型脑电信号采集方式	第49-50页
3.2.2 实验环境和过程	第50页
3.2.3 串口数据处理	第50-52页
3.3 实验结果和分析	第52-53页
3.4 本章小结	第53-55页
第四章睡眠纺锤波的检测算法	第55-65页
4.1 基于SVM和小波变换的睡眠纺锤波检测算法	第55-60页
4.1.1 基于小波变换的特征提取	第55-56页
4.1.2 基于高斯函数的纺锤波概率估计	第56-57页
4.1.3 滑动窗口算法	第57-58页
4.1.4 基于SVM的纺锤波检测	第58-60页
4.2 实验过程	第60-62页
4.2.1 实验的数据集	第60页
4.2.2 实验结果评估算法	第60-61页
4.2.3 评估指标	第61-62页
4.3 实验结果和分析	第62-64页
4.4 本章小结	第64-65页
总结和展望	第65-67页
总结	第65页
展望	第65-67页
参考文献	第67-72页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第72-73页
致谢	第73-74页
附件	第74页

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